回答:python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带...
liujs
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回答:Python可以做什么？1、数据库：Python在数据库方面很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySQL的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体：...
ivan_qhz
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回答:1、web应用开发网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。类似平台如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得...
edagarli
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回答:Python是一门电脑编程语言，而且是学习人工智能的第一语言，相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发，游戏开发，爬虫，数据分析，大数据，智能等各方面的内容，就业也是面向这些岗位，是以后的大趋势，现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
kyanag
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回答:框架就是一个基本架构，别人已经替你搭建好了基本结构，你只需要按自己需求，添加内容就行，不需要反复的造轮子，可以明显提高开发效率，节约时间，python的框架很多，目前来说有web框架，爬虫框架，机器学习框架等，下面我简单介绍一下这3种基本框架，主要内容如下：1.web框架，这个就很多了，目前来说，比较流行的有3种，分别是Django，Tornado和Flask，下面简单介绍一下这3个框架：Djan...
huashiou
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回答:txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每...
lansheng228
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什么是特殊方法？当我们在设计一个类的时候，python中有一个用于初始化的方法$__init__$，类似于java中的构造器，这个就是特殊方法，也叫作魔术方法。简单来说，特殊方法可以给你设计的类加上一些神奇的特性，比如可以进...
导语：本文章记录了本人在学习Python基础之面向对象篇的重点知识及个人心得，打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点： 1、掌握运算符重载的定义和作用，以及Python对其的内部限制；2、掌握一元运算符重...
导语：本文章记录了本人在学习Python基础之面向对象篇的重点知识及个人心得，打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点： 1、了解协议的概念以及利用__getitem__和__len__实现序列协议的方法；2、掌握切片背后...
导语：本文章记录了本人在学习Python基础之面向对象篇的重点知识及个人心得，打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点： 1、掌握编写Pythonic code背后常用的特殊方法；2、掌握可扩展的格式化输出方法；3、...
...维度，列表示样本，而书上和《Guide to face recognition with Python》（见底部参考链接）使用的是行表示样本，列表示维度。就是因为这两种组织方式的不同，导致了PCA算法的代码看起来有些不同。这一点很容易让人困惑，所以写到...
...概率论的分类方法：朴素贝叶斯程序清单。所用代码为 python3。 朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据类型：标称型数据。 使用 Python 进...
...工智能的基本概念和逻辑体系 研究两种麵分类算法 通过python ,运用分类算法，实现只有一层的神经网络 介绍分类算法的理论基础 机器学习的本质：模拟人的神经元 神经元 人工神经元原理： 电信号从神经元的交差部分（左侧...
...篇总结基本概念，这里仅总结线性代数里一些重要概念的python程序。 1 矩阵基本操作 注：向量操作与矩阵类似。 1.1 创建矩阵 （1）通过列表创建矩阵 #通过列表创建矩阵import numpy as npm = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a1 = np.array(m)print(a1：...
...，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？ 在Python中，scikit-learn是一个广泛使用的用于实现机器学习算法的库，SVM也可在scikit-learn库中使用并且遵循相同的结构（导入库，创建对象，拟合模型和预...
...来讲一下Numpy数组的索引与切片,numpy数组的索引与切片和Python中的切片与索引的作用相同,可以快速的取出数据,进行下一步的运用或者查看,但是两种切片还有一些不同的地方。另外我们可以通过数组的变形拼接分裂快速的对数组...
Softmax softmax函数将任意n维的实值向量转换为取值范围在(0,1)之间的n维实值向量，并且总和为1。例如：向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) ------> [0.09003057, 0.24472847, 0.66524096] 性质： 因为softmax是单调递增函数，因此不改变原始数据的大小...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
